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超大规模的分子对接有哪些新进展?

超大规模分子对接的新进展主要体现在以下几个方面：AI在蛋白质结构预测上的革命性突破：AlphaFold2的推出：该模型使用Transformer架构，实现了对蛋白质结构的原子精度或接近原子精度的预测，预测精度高达约2/3达到结构生物学实验的测量精度，这对于药物研发具有重大意义。

这一进展对于药物研发具有重大意义，AlphaFold2能低成本预测疾病相关蛋白质结构，加速药物重定位和虚拟筛选。ZINC20数据库的新增数十亿分子，标志着化合物数据库的几何级数增长，为小分子药物研发提供了强有力的支持。

分子对接在多个科学研究和应用领域内发挥着关键作用，特别是在药物发现和开发、虚拟筛选和先导优化、蛋白质-蛋白质相互作用分析、蛋白质功能预测以及基于片段的药物设计中。

分子对接的关键步骤包括预测小分子与靶蛋白的结合构型、结构优化及通过评分函数评估结合亲和力。结合模式的预测：主要基于锁钥模型和诱导契合模型。锁钥模型认为配体与靶蛋白的结合如同锁与钥匙的关系，即配体的形状与靶蛋白的结合口袋完全匹配。

文章探讨了Vina在分子对接方面的新进展，包括高性能计算混合并行处理技术与机器学习融合创新评分函数。分析了算法挑战与机遇，展示跨学科应用潜力。Vina算法面临多核CPU并行效率问题，文章提出了GPU和FPGA等解决方案。VinaLC、VinaMPI与VinaSC等工具通过并行化提高性能。

虚拟筛选常用化合物数据库库推荐

常用数据库 ZINC 简介：ZINC是一个免费的、开源的化合物数据库，提供了大量的可筛选化合物。特点：包含数百万种化合物，支持多种筛选条件，适合大规模虚拟筛选。PubChem 简介：PubChem是美国国家生物技术信息中心（NCBI）开发的化合物数据库。

简介：ZINC是一个免费的、开源的化合物数据库，包含数百万种可购买的化合物，适用于虚拟筛选和药物设计。特点：提供多样化的化合物结构，支持多种筛选条件，是虚拟筛选中常用的数据库之一。PubChem 简介：PubChem是美国国家生物技术信息中心（NCBI）开发的化合物数据库，包含来自多个来源的化合物信息。

市面上存在多种小分子化合物数据库，包括ZINC、PubChem、DrugBank、ChEMBL、ChemDB、HMDB、BindingDB、SMPDB等，这些数据库通常包含数十万至百万个化合物，是虚拟筛选的常用资源。在众多数据库中，选择适合自身需求的数据库对于加速药物发现进程具有重要意义。

网络药理学研究套路和方法(上篇)

1、案例研究以“基于网络药理学研究杜仲叶提取物改善非酒精性脂肪肝的作用及机制”为例，展示了网络药理学研究的具体步骤和方法。通过筛选杜仲叶提取物（ELE）的活性成分，预测并验证其作用靶点，收集非酒精性脂肪肝（NAFLD）的靶点，构建蛋白互作网络和化合物-疾病靶点-通路网络，最终揭示了ELE改善NAFLD的作用机制。

2、DAVID数据库：进行富集分析的经典数据库，权威性高，分析内容全面。案例研究方法：通过网络药理学方法，可以识别复方中的活性成分，鉴定疾病和药物的共同靶点。结合PPI和KEGG分析，可以建立体外疾病模型，进一步探讨药物的作用机制。

3、DAVID数据库：富集分析的经典数据库，权威性高，分析内容全面。案例研究展示了网络药理学在探讨杜仲叶提取物改善非酒精性脂肪肝（NAFLD）作用及机制中的应用。通过网络药理学方法，发现杜仲叶提取物能增强脂质代谢，改善NAFLD，主要机制与AMPK信号通路相关。

4、目前，网络药理学的研究方法大致分为两类：一是根据公共数据库和公开发表的已有数据，建立特定药物作用机制网络预测模型，预测药物作用靶点，并从生物网络平衡的角度解析药物作用机制。

哪里可以获得虚拟筛选的配体数据库?

可以从以下途径获得虚拟筛选的配体数据库：商业数据库 Schr？dinger合作数据库 Enamine的“Stock Screening Compounds Collection”：这是一个包含大量筛选化合物的数据库，适用于虚拟筛选。

简介：ZINC是一个免费的、开源的化合物数据库，包含数百万种可购买的化合物，适用于虚拟筛选和药物设计。特点：提供多样化的化合物结构，支持多种筛选条件，是虚拟筛选中常用的数据库之一。PubChem 简介：PubChem是美国国家生物技术信息中心（NCBI）开发的化合物数据库，包含来自多个来源的化合物信息。

常用数据库 ZINC 简介：ZINC是一个免费的、开源的化合物数据库，提供了大量的可筛选化合物。特点：包含数百万种化合物，支持多种筛选条件，适合大规模虚拟筛选。PubChem 简介：PubChem是美国国家生物技术信息中心（NCBI）开发的化合物数据库。

在新打开的Database Viewer对话框的菜单栏点击“FileImport”，导入上一步优化好的配体分子构象。若需要对接多个分子，也可以导入多个分子，导入完成后保存数据库。

在基于配体的虚拟筛选领域，本文涵盖了从化合物数据库到机器学习模型的全面资源，包括ChemSAR、DPubChem、DeepScreening、MLViS等。在基于受体的虚拟筛选领域，提供了多种对接和虚拟筛选工具，如ACFIS、CaverWeb、DOCK Blaster、DOCKovalent、DockThor、EasyVS等。

基于配体的虚拟筛选工具： ChemSAR：提供化合物数据库及相似性检索功能，利用2D相似度搜索等方法进行虚拟筛选。 DPubChem：一个大型的化合物数据库，支持药效团搜索和QSAR模型应用，帮助用户快速筛选潜在药物分子。 DeepScreening：利用深度学习技术，构建机器学习模型，对化合物进行高效筛选和预测。